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Herramienta de optimización del precio de compra en Placas Fotovoltaicas

Con el objetivo de reducir la inversión en la compra de placas FV, la herramienta permite predecir la evolución del precio en los próximos 6 meses a partir de algoritmos analíticos que analizan e interpretan las principales variables que lo determinan. Adicionalmente, se dispone de un módulo de simulación para modificar el comportamiento de las variables y comprobar la afectación en la predicción del precio. Los resultados son visualizados en diversos Cuadros de Mando realizados en MS PowerBI.
Indicadores y procesos de mejora

Indicadores y procesos de mejora

El precio de las placas fotovoltaicas está determinado por múltiples variables cuya evolución marca variaciones importantes entre el precio máximo y mínimo de adquisición de estos activos. Previamente a la disponibilidad de esta herramienta, el momento de compra de las placas FV estaba únicamente marcado por las fechas de planificación de construcción de la planta y no se disponía de información adicional para poder negociar el precio con los proveedores de estos activos.

La herramienta de previsión permite disponer de una referencia del precio y seleccionar el momento temporal óptimo para realizar la compra de las placas fotovoltaicas reduciendo la inversión (CAPEX) en los activos principales de las plantas fotovoltaicas. Adicionalmente, proporciona información en relación a la tendencia de precio esperada y permite la simulación de escenarios modificando manualmente el comportamiento de las variables para anticipar posibles imprevistos que puedan surgir.

Cuantificación/Estimación reducción consumo

Cuantificación/Estimación reducción consumo

La herramienta permite reducir el coste de inversión en la construcción de nuevas plantas fotovoltaicas y con ello facilita la construcción de un mayor número de plantas por el incremento de su rentabilidad. Cada MW de potencia instalada con esta tecnología supone un avance en el cumplimiento de la transición energética en relación a los objetivos de generación 100% renovable.

Durante el tiempo transcurrido tras la implantación de esta herramienta, se han obtenido resultados de precios y tendencias muy próximos a los finalmente resultantes por lo que en caso de continuar así, Naturgy podrá reducir sensiblemente los costes de inversión en las nuevas instalaciones que utilicen tecnología fotovoltaica.

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

Cuantificación/Estimación reducción emisiones CO2

España es uno de los países de Europa con mayor irradiación anual. Nuestro gran potencial en recurso solar así como la reducción de costes en esta tecnología de generación, ha supuesto que la tecnología fotovoltaica incremente su potencia instalada desde los 7 GW de 2019 hasta los 12 GW de 2021 con el objetivo de llegar a los 39 GW en 2030. Su mayor presencia en el mix energético (aumento interanual de su generación del 65,9% en 2020) supone la eliminación de la generación convencional con la consiguiente reducción de CO2.

La herramienta permite reducir el coste de inversión en la construcción de nuevas plantas fotovoltaicas y con ello facilita la construcción de un mayor número de plantas por el incremento de su rentabilidad. Este factor económico puede atraer a nuevos inversores/generadores a continuar incrementando la potencia instalada de esta tecnología y reduciendo la asociada a todas aquellas instalaciones que emiten gases contaminantes en su proceso de generación.

Innovación aplicada y buenas prácticas

Innovación aplicada y buenas prácticas

Se han identificado y analizado las variables que provocan cambios en el precio de compra de las placas FV a través de modelos analíticos que identifican la situación actual del mercado de compra/venta de placas FV y su tendencia de precio en los próximos 6 meses.

Adicionalmente, se ha creado un módulo de simulación para modificar los valores de las variables de entrada y así poder prevenir riesgos en adquisiciones de mayor volumen o estratégicas.

Los resultados de esta previsión se visualizan en un Informe de BI lo que facilita la implantación de la herramienta completa optimizando los tiempos y los costes del proyecto de desarrollo del SW.

En la ejecución de este proyecto se ha utilizado la metodología CRISP-DM, marco de referencia en los proyectos Data Science, para establecer un orden lógico del proyecto: compresión del Negocio y sus datos asociados, preparación y consolidación de datos para su consumo posterior, elaboración del modelado y evaluación de los resultados.

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

Usabilidad de Tecnologías de la Información y Comunicaciones

La herramienta se basa principalmente en las siguientes tecnologías:

– Modelos de analítica avanzada para la predicción del precio de venta de placas fotovoltaicas en el mercado mayorista con un horizonte temporal de hasta 6 meses utilizando modelos ARIMAX de forecast con variables externas en lenguajes de programación como Python y R.
– Desarrollo de módulo funcional de simulación de escenarios para anticiparse a la volatilidad del mercado y poder establecer un precio más competitivo con los diferentes proveedores.
– Informes de visualización utilizando MS PowerBI en los que se permite identificar precios de referencia, tendencias y comparativas entre escenarios basados en la simulación con datos reales de las variables de entrada y datos ficticios de los escenarios creados por Naturgy para esas mismas variables.
– Infraestructura cloud AWS facilitando los tiempos de disponibilidad de los entornos para ajustarse a un time-to-market de la herramienta mínimo.

Implementado en:

Naturgy

Periodo de ejecución:

01/04/2021 - 30/06/2021

Socio tecnológico destacado:

everis, una compañía de NTT DATA